基于双目立体视觉的苗期玉米株形测

将田间正常生长的待测玉米植株带土移至测定台上,标定双目立体视觉系统,提取、分割叶片图像,以Douglas-Peucker多边形法逼近叶片边缘,去除两幅对应图像中没有匹配关系的多边形顶点,结合投影矩阵计算出叶片边缘点的三维坐标.分别投影叶片边缘点到植株平面和植株水平平面,对投影的离散点分段二次拟合、Cardinal样条插值,得到代表叶片形状的曲线,计算出叶长、叶片着生高度、茎叶夹角、叶片方位角等株形指标.测量实验表明,本方法快速、准确、自动化程度高,能够满足苗期玉米株形测量的要求.     

基于改进Hough变换的农田作物行快速检测算法

选取苗期农田作为研究对象,采集了包含行栽作物和土壤背景的农田图像,针对现有作物行定位方法易受外界干扰和处理速度较慢的不足,提出将投影法和直接Hough变换法相结合检测作物行的算法.采用2G-R-B 法和OTSU法将图像二值化,通过快速中值滤波算法去除噪声,再利用垂直直方图投影将图像进行水平条划分获取作物垄平均定位点,最后通过Hough变换检测垄定位点,得到作物行中心线.试验结果表明:基于垂直直方图投影的Hough变换检测作物行中心线的算法在保证高定位精度的同时,算法处理速度比直接Hough变换检测法提高了3倍,得到的定位基准线能代表作物行走向.     

农业车辆视觉实际导航环境识别与分

分析了对路径识别影响较大的变光照环境、杂草环境和阴影环境对农业车辆导航路径的影响,提出一种实际环境中的农业车辆视觉导航研究方法,即先采用神经网络算法对农田环境进行自动分类,然后再相应的选择不同的路径识别方法进行处理.环境识别与分类试验结果证明,该方法能够提高农业车辆视觉导航系统的实用性和可靠性,导航环境的分类准确率为95%,单幅图像平均耗时23 ms.     

免耕覆盖地秸秆行茬导航路径的图像检

提出了秸秆行茬视觉导航方法,引导农机具在根茬行间作业以防止堵塞,并对玉米直立根茬导航路径的检测方法进行了研究。选取了图像的彩度信息作为研究对象,通过多种自动阈值选取方法的对比试验和分析,采用迭代法对根茬图像与土壤背景进行了有效分割,并采用2次腐蚀处理去除噪声,通过膨胀处理填充目标区域孔洞;使用了过已知点的Hough变换检测出玉米直立根茬行间及行茬直线。田间试验表明,该方法能够有效地提取出秸秆行茬导航路径,计算时间不超过     

温室环境下黄瓜采摘机器人信息获取

研究基于近红外图像的黄瓜果实与茎叶的信息表达方法,有效实现了近色系生物信息的图像识别。分析了黄瓜采摘深度图像信息的特点,通过建立基于灰度相关与极线几何相结合的匹配策略实现了双目视觉下的黄瓜抓取点的立体匹配和三维重建。研究温室环境下不同时间光照强度变化特点,建立了光照分析模型,提高了不同光照条件下的导航线提取的适应性。试验表明机器人视觉系统能有效识别、定位果实的空间位置,定位误差控制在±5mm以内。     

基于计算机视觉的葡萄茎直径高精度测量方法

提出了基于计算机视觉的葡萄茎直径测量方法,采用双边滤波降低图像噪声,通过Otsu阈值分割和BloB分析实现葡萄茎与背景的分离,应用基于特征点的定位方法得到茎直径测量位置,由茎直径所包含像素数和尺寸当量计算出茎直径值,从而实现茎直径连续测量.实验和现场应用表明,系统测量重复精度可达±0.5μm.     

双目立体视觉在果树采摘机器人中的应用

果树采摘机器人是未来智能农业机械化的发展方向,具有广阔的应用前景。为此,针对果树采摘机器人作业环境的复杂性与定位目标的特殊性,从双目定位的几何模型出发,归纳了双目定位的基本过程,总结了立体视觉的摄像机标定问题,提出变焦距双目视觉定位果实的研究方向,并对双目图像的匹配问题进行了分析。     

玉米根茬图像的分割方法

对保护性耕作留茬覆盖情况下田间玉米根茬图像进行了分割.选取采集图像的彩度信息作为对象,通过对几种常用的自动阈值选取算法的比较,选择了迭代法对田间图像进行分割.实验结果表明:该方法能够有效地将根茬目标与土壤背景分割开来,为下一步检测行茬直线并将其作为导航基准线进行视觉导航的研究提供了基础.     

驾驶员的视觉特性对道路交通安全的影响研究

为了更好地提高道路交通安全管理水平、减少交通事故,本文对关系驾驶员安全行车的视觉特性如视力、视野、立体视觉、色视觉、视觉适应等因素结合交通事故统计资料进行了分析,阐述了驾驶员的视觉特性对道路交通安全的影响。     

叫我怎能不爱“她”——写给《当代农机》杂志

手捧编辑部寄来的2009年出版的第1期<当代农机>杂志,伴随着油墨芳香扑面而来的是一种清新、久违的视觉冲击. <当代农机>杂志脱俗大气的版式构思、高雅不凡的栏目设置,让我眼前一亮,爱不释手.